सारांश
इस कोड पैटर्न में, खतरनाक स्थितियों की पहचान करने की निर्णय लेने की प्रक्रिया को चलाने के लिए एक कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आईबीएम® वाटसन™ नॉलेज स्टूडियो का उपयोग करना सीखें।
Description
क्या आप कोई ऐसा एप्लिकेशन या समाधान विकसित करना चाहते हैं जो प्रथम उत्तरदाताओं के प्रतिक्रिया समय को कम कर सके? यह कोड पैटर्न बताता है कि खतरे की प्रतिक्रिया वाला वेब ऐप कैसे बनाया जाए जो तुरंत निर्णय लेने में मदद कर सके। उदाहरण के लिए, जब किसी को मदद की ज़रूरत होती है, तो वे 911 पर कॉल करते हैं और डिस्पैचर के साथ बातचीत शुरू करते हैं। वॉटसन डेंजर रिस्पांस एप्लिकेशन आग और बाढ़ सहित चुनिंदा खतरों के लिए बातचीत को स्क्रीन करता है। यदि खतरे की पहचान इनमें से किसी एक के रूप में की जाती है, तो उपयुक्त अधिकारियों को तुरंत सतर्क कर दिया जाता है, जिससे प्रतिक्रिया समय कम हो सकता है। डेवलपर्स न केवल बातचीत का उपयोग करने के लिए इस एप्लिकेशन का उपयोग कर सकते हैं, बल्कि स्थिति को और अधिक सत्यापित करने के लिए सोशल मीडिया पोस्ट भी शामिल कर सकते हैं। एप्लिकेशन को अन्य डोमेन जैसे स्कूलों और कार्यालयों तक विस्तारित किया जा सकता है।
फ्लो
- ऑडियो इनपुट को वॉटसन स्पीच टू टेक्स्ट सेवा द्वारा कैप्चर किया जाता है।
- प्रतिलेखित होने के बाद, पाठ को वॉटसन नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग सेवा को भेजा जाता है।
- वॉटसन नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग सेवा के भीतर, एक कस्टम वॉटसन नॉलेज स्टूडियो मशीन लर्निंग मॉडल खतरे के लिए पाठ को संसाधित करता है।
- मशीन लर्निंग मॉडल से खतरे का विश्लेषण फिर वॉटसन नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग सेवा को भेजा जाता है।
- वॉटसन नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग सेवा का अंतिम आउटपुट प्रस्तुत किया गया है, और निर्णय लिया गया है कि अधिकारियों को सचेत किया जाए या नहीं।
अनुदेश
में विस्तृत कदम उठाएं रीडमी फ़ाइल। वे चरण बताते हैं:
- वॉटसन सेवाएँ बनाएँ और कॉन्फ़िगर करें।
- एप्लिकेशन सर्वर तैनात करें.
- एप्लिकेशन को स्थानीय रूप से परिनियोजित करें.
